每次发现系统变慢时，我们通常做的第一件事，就是执行top或者uptime命令，来了解系统的负载情况。比如像下面这样，我在命令行里输入了uptime命令，系统也随即给出了结果。

$ uptime
02:34:03 up 2 days, 20:14,  1 user,  load average: 0.63, 0.83, 0.88

load average依次代表的是过去1分钟、5分钟、15分钟的平均负载（Load Average）。

平均负载的含义(Load Average)：

    简单来说，平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，它和CPU使用率并没有直接关系。

    所谓可运行状态的进程，是指正在使用CPU或者正在等待CPU的进程，也就是我们常用ps命令看到的，处于R状态（Running 或 Runnable）的进程。

    不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程，并且这些流程是不可打断的，比如最常见的是等待硬件设备的I/O响应，也就是我们在ps命令中看到的D状态（Uninterruptible Sleep，也称为Disk Sleep）的进程。

    比如，当一个进程向磁盘读写数据时，为了保证数据的一致性，在得到磁盘回复前，它是不能被其他进程或者中断打断的，这个时候的进程就处于不可中断状态。如果此时的进程被打断了，就容易出现磁盘数据与进程数据不一致的问题。

    所以，不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。

平均负载与CPU使用率的关系：

    现实工作中，我们经常容易把平均负载和 CPU 使用率混淆，所以在这里，我也做一个区分。

    可能你会疑惑，既然平均负载代表的是活跃进程数，那平均负载高了，不就意味着 CPU 使用率高吗？

    我们还是要回到平均负载的含义上来，平均负载是指单位时间内，处于可运行状态和不可中断状态的进程数。所以，它不仅包括了正在使用 CPU 的进程，还包括等待 CPU 和等待 I/O 的进程。

    

    而 CPU 使用率，是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计，跟平均负载并不一定完全对应。比如：

• CPU 密集型进程，使用大量 CPU 会导致平均负载升高，此时这两者是一致的；

• I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，但 CPU 使用率不一定很高；

• 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高，此时的CPU使用率也会比较高。

常用性能排查工具说明：

    yum install stress sysstat -y

    stress：Linux 系统压力测试工具，这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。

    mpstat：是一个常用的多核 CPU 性能分析工具，用来实时查看每个 CPU 的性能指标，以及所有CPU的平均指标。

    pidstat：是一个常用的进程性能分析工具，用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。

    stess常用命令：

        测试单个cpu：stress --cpu 1 --timeout 600   

        测试8个cpu： stress --cpu 8 --timeout 600       

        测试I/0：stress -i 1 --timeout 600

    mpstat常用命令：

        查看多核cpu的指标：mpstat -P ALL 1

    pidstat常用命令：

        pidstat -u 5 1：-u表示查看cpu相关的性能指标

场景一：CPU 密集型进程

    首先，我们在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景：

$ stress --cpu 1 --timeout 600

    接着，在第二个终端运行uptime查看平均负载的变化情况：

# -d 参数表示高亮显示变化的区域
$ watch -d uptime
...,  load average: 1.00, 0.75, 0.39

    最后，在第三个终端运行mpstat查看 CPU 使用率的变化情况：

# -P ALL 表示监控所有CPU，后面数字5表示间隔5秒后输出一组数据
$ mpstat -P ALL 5
Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)
13:30:06     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
13:30:11     all   50.05    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   49.95
13:30:11       0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
13:30:11       1  100.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00

    从终端二中可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.00，而从终端三中还可以看到，正好有一个 CPU 的使用率为 100%，但它的 iowait 只有 0。这说明，平均负载的升高正是由于 CPU 使用率为 100% 。

那么，到底是哪个进程导致了 CPU 使用率为 100% 呢？你可以使用 pidstat 来查询：

# 间隔5秒后输出一组数据
$ pidstat -u 5 1
13:37:07      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
13:37:12        0      2962  100.00    0.00    0.00    0.00  100.00     1  stress

    从这里可以明显看到，stress进程的CPU使用率为100%。

场景二：I/O 密集型进程

    首先还是运行 stress 命令，但这次模拟 I/O 压力，即不停地执行 sync：

$ stress -i 1 --timeout 600

    还是在第二个终端运行uptime查看平均负载的变化情况：

$ watch -d uptime
...,  load average: 1.06, 0.58, 0.37

    然后，第三个终端运行mpstat查看 CPU 使用率的变化情况：

# 显示所有CPU的指标，并在间隔5秒输出一组数据
$ mpstat -P ALL 5 1
Linux 4.15.0 (ubuntu)     09/22/18     _x86_64_    (2 CPU)
13:41:28     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
13:41:33     all    0.21    0.00   12.07   32.67    0.00    0.21    0.00    0.00    0.00   54.84
13:41:33       0    0.43    0.00   23.87   67.53    0.00    0.43    0.00    0.00    0.00    7.74
13:41:33       1    0.00    0.00    0.81    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   98.99

    从这里可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.06，其中一个 CPU 的系统CPU使用率升高到了 23.87，而 iowait 高达 67.53%。这说明，平均负载的升高是由于 iowait 的升高。

那么到底是哪个进程，导致 iowait 这么高呢？我们还是用 pidstat 来查询：

# 间隔5秒后输出一组数据，-u表示CPU指标
$ pidstat -u 5 1
Linux 4.15.0 (ubuntu)     09/22/18     _x86_64_    (2 CPU)
13:42:08      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
13:42:13        0       104    0.00    3.39    0.00    0.00    3.39     1  kworker/1:1H
13:42:13        0       109    0.00    0.40    0.00    0.00    0.40     0  kworker/0:1H
13:42:13        0      2997    2.00   35.53    0.00    3.99   37.52     1  stress
13:42:13        0      3057    0.00    0.40    0.00    0.00    0.40     0  pidstat

    可以发现，还是 stress 进程导致的。

场景三：大量进程的场景

    当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时，就会出现等待 CPU 的进程。

    比如，我们还是使用 stress，但这次模拟的是 8 个进程：

$ stress -c 8 --timeout 600

    由于系统只有 2 个CPU，明显比 8 个进程要少得多，因而，系统的 CPU 处于严重过载状态，平均负载高达7.97：

$ uptime
...,  load average: 7.97, 5.93, 3.02

    接着再运行pidstat来看一下进程的情况：

# 间隔5秒后输出一组数据
$ pidstat -u 5 1
14:23:25      UID       PID    %usr %system  %guest   %wait    %CPU   CPU  Command
14:23:30        0      3190   25.00    0.00    0.00   74.80   25.00     0  stress
14:23:30        0      3191   25.00    0.00    0.00   75.20   25.00     0  stress
14:23:30        0      3192   25.00    0.00    0.00   74.80   25.00     1  stress
14:23:30        0      3193   25.00    0.00    0.00   75.00   25.00     1  stress
14:23:30        0      3194   24.80    0.00    0.00   74.60   24.80     0  stress
14:23:30        0      3195   24.80    0.00    0.00   75.00   24.80     0  stress
14:23:30        0      3196   24.80    0.00    0.00   74.60   24.80     1  stress
14:23:30        0      3197   24.80    0.00    0.00   74.80   24.80     1  stress
14:23:30        0      3200    0.00    0.20    0.00    0.20    0.20     0  pidstat

    可以看出，8 个进程在争抢 2 个 CPU，每个进程等待 CPU 的时间（也就是代码块中的 %wait 列）高达 75%。这些超出 CPU 计算能力的进程，最终导致 CPU 过载。